DataStream API是Flink的核心层API。一个Flink程序,其实就是对DataStream的各种转换。具体来说,代码基本上都由以下几部分构成:
package com.atguigu.env;
import org.apache.flink.api.common.JobExecutionResult;
import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.configuration.RestOptions;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* TODO
*
* @author cjp
* @version 1.0
*/
public class EnvDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set(RestOptions.BIND_PORT, "8082");
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment
// .getExecutionEnvironment(); // 自动识别是 远程集群 ,还是idea本地环境
.getExecutionEnvironment(conf); // conf对象可以去修改一些参数
// .createLocalEnvironment()
// .createRemoteEnvironment("hadoop102", 8081,"/xxx")
// 流批一体:代码api是同一套,可以指定为 批,也可以指定为 流
// 默认 STREAMING
// 一般不在代码写死,提交时 参数指定:-Dexecution.runtime-mode=BATCH
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);
env
// .socketTextStream("hadoop102", 7777)
.readTextFile("input/word.txt")
.flatMap(
(String value, Collector> out) -> {
String[] words = value.split(" ");
for (String word : words) {
out.collect(Tuple2.of(word, 1));
}
}
)
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
.keyBy(value -> value.f0)
.sum(1)
.print();
env.execute();
/** TODO 关于execute总结(了解)
* 1、默认 env.execute()触发一个flink job:
* 一个main方法可以调用多个execute,但是没意义,指定到第一个就会阻塞住
* 2、env.executeAsync(),异步触发,不阻塞
* => 一个main方法里 executeAsync()个数 = 生成的flink job数
* 3、思考:
* yarn-application 集群,提交一次,集群里会有几个flink job?
* =》 取决于 调用了n个 executeAsync()
* =》 对应 application集群里,会有n个job
* =》 对应 Jobmanager当中,会有 n个 JobMaster
*/
// env.executeAsync();
// ……
// env.executeAsync();
}
}
Flink程序可以在各种上下文环境中运行:我们可以在本地JVM中执行程序,也可以提交到远程集群上运行。
不同的环境,代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时,首先必须获取当前Flink的运行环境,从而建立起与Flink框架之间的联系。
我们要获取的执行环境,是StreamExecutionEnvironment类的对象,这是所有Flink程序的基础。在代码中创建执行环境的方式,就是调用这个类的静态方法,具体有以下三种。
1)getExecutionEnvironment
最简单的方式,就是直接调用getExecutionEnvironment方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果:如果程序是独立运行的,就返回一个本地执行环境;如果是创建了jar包,然后从命令行调用它并提交到集群执行,那么就返回集群的执行环境。也就是说,这个方法会根据当前运行的方式,自行决定该返回什么样的运行环境。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
这种方式,用起来简单高效,是最常用的一种创建执行环境的方式。
2)createLocalEnvironment
这个方法返回一个本地执行环境。可以在调用时传入一个参数,指定默认的并行度;如果不传入,则默认并行度就是本地的CPU核心数。
StreamExecutionEnvironment localEnv = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
3)createRemoteEnvironment
这个方法返回集群执行环境。需要在调用时指定JobManager的主机名和端口号,并指定要在集群中运行的Jar包。
StreamExecutionEnvironment remoteEnv = StreamExecutionEnvironment
.createRemoteEnvironment(
"host", // JobManager主机名
1234, // JobManager进程端口号
"path/to/jarFile.jar" // 提交给JobManager的JAR包
);
在获取到程序执行环境后,我们还可以对执行环境进行灵活的设置。比如可以全局设置程序的并行度、禁用算子链,还可以定义程序的时间语义、配置容错机制。
从Flink 1.12开始,官方推荐的做法是直接使用DataStream API,在提交任务时通过将执行模式设为BATCH来进行批处理。不建议使用DataSet API。
// 流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream API执行模式包括:流执行模式、批执行模式和自动模式。
这是DataStream API最经典的模式,一般用于需要持续实时处理的无界数据流。默认情况下,程序使用的就是Streaming执行模式。
专门用于批处理的执行模式。
在这种模式下,将由程序根据输入数据源是否有界,来自动选择执行模式。
批执行模式的使用。主要有两种方式:
(1)通过命令行配置
bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...
在提交作业时,增加execution.runtime-mode参数,指定值为BATCH。
(2)通过代码配置
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);
在代码中,直接基于执行环境调用setRuntimeMode方法,传入BATCH模式。
实际应用中一般不会在代码中配置,而是使用命令行,这样更加灵活。
需要注意的是,写完输出(sink)操作并不代表程序已经结束。因为当main()方法被调用时,其实只是定义了作业的每个执行操作,然后添加到数据流图中;这时并没有真正处理数据——因为数据可能还没来。Flink是由事件驱动的,只有等到数据到来,才会触发真正的计算,这也被称为“延迟执行”或“懒执行”。
所以我们需要显式地调用执行环境的execute()方法,来触发程序执行。execute()方法将一直等待作业完成,然后返回一个执行结果(JobExecutionResult)。
env.execute();
Flink可以从各种来源获取数据,然后构建DataStream进行转换处理。一般将数据的输入来源称为数据源(data source),而读取数据的算子就是源算子(source operator)。所以,source就是我们整个处理程序的输入端。
在Flink1.12以前,旧的添加source的方式,是调用执行环境的addSource()方法:
DataStream
方法传入的参数是一个“源函数”(source function),需要实现SourceFunction接口。
从Flink1.12开始,主要使用流批统一的新Source架构:
DataStreamSource
Flink直接提供了很多预实现的接口,此外还有很多外部连接工具也帮我们实现了对应的Source,通常情况下足以应对我们的实际需求。
为了方便练习,这里使用WaterSensor作为数据模型。
字段名 |
数据类型 |
说明 |
id |
String |
水位传感器类型 |
ts |
Long |
传感器记录时间戳 |
vc |
Integer |
水位记录 |
具体代码如下:
public class WaterSensor {
public String id;
public Long ts;
public Integer vc;
public WaterSensor() {
}
public WaterSensor(String id, Long ts, Integer vc) {
this.id = id;
this.ts = ts;
this.vc = vc;
}
public String getId() {
return id;
}
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
public Long getTs() {
return ts;
}
public void setTs(Long ts) {
this.ts = ts;
}
public Integer getVc() {
return vc;
}
public void setVc(Integer vc) {
this.vc = vc;
}
@Override
public String toString() {
return "WaterSensor{" +
"id='" + id + '\'' +
", ts=" + ts +
", vc=" + vc +
'}';
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) {
return true;
}
if (o == null || getClass() != o.getClass()) {
return false;
}
WaterSensor that = (WaterSensor) o;
return Objects.equals(id, that.id) &&
Objects.equals(ts, that.ts) &&
Objects.equals(vc, that.vc);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(id, ts, vc);
}
}
这里需要注意,我们定义的WaterSensor,有这样几个特点:
Flink会把这样的类作为一种特殊的POJO(Plain Ordinary Java Object简单的Java对象,实际就是普通JavaBeans)数据类型来对待,方便数据的解析和序列化。另外我们在类中还重写了toString方法,主要是为了测试输出显示更清晰。
我们这里自定义的POJO类会在后面的代码中频繁使用,所以在后面的代码中碰到,把这里的POJO类导入就好了。
最简单的读取数据的方式,就是在代码中直接创建一个Java集合,然后调用执行环境的fromCollection方法进行读取。这相当于将数据临时存储到内存中,形成特殊的数据结构后,作为数据源使用,一般用于测试。
package com.atguigu.source;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import java.util.Arrays;
/**
* TODO
*
* @author cjp
* @version 1.0
*/
public class CollectionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// TODO 从集合读取数据
DataStreamSource source = env
.fromElements(1,2,33); // 从元素读
// .fromCollection(Arrays.asList(1, 22, 3)); // 从集合读
source.print();
env.execute();
}
}
真正的实际应用中,自然不会直接将数据写在代码中。通常情况下,我们会从存储介质中获取数据,一个比较常见的方式就是读取日志文件。这也是批处理中最常见的读取方式。
读取文件,需要添加文件连接器依赖:
org.apache.flink
flink-connector-files
${flink.version}
示例如下:
package com.atguigu.source;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.connector.file.src.FileSource;
import org.apache.flink.connector.file.src.reader.TextLineInputFormat;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
* TODO
*
* @author cjp
* @version 1.0
*/
public class FileSourceDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// TODO 从文件读: 新Source架构
FileSource fileSource = FileSource
.forRecordStreamFormat(
new TextLineInputFormat(),
new Path("input/word.txt")
)
.build();
// filesource 随意取名
env.fromSource(fileSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "filesource")
.print();
env.execute();
}
}
/**
* 新的Source写法:
* env.fromSource(Source的实现类,Watermark,名字)
*/
说明:
不论从集合还是文件,我们读取的其实都是有界数据。在流处理的场景中,数据往往是无界的。
我们之前用到的读取socket文本流,就是流处理场景。但是这种方式由于吞吐量小、稳定性较差,一般也是用于测试。
DataStream
Flink官方提供了连接工具flink-connector-kafka,直接帮我们实现了一个消费者FlinkKafkaConsumer,它就是用来读取Kafka数据的SourceFunction。
所以想要以Kafka作为数据源获取数据,我们只需要引入Kafka连接器的依赖。Flink官方提供的是一个通用的Kafka连接器,它会自动跟踪最新版本的Kafka客户端。目前最新版本只支持0.10.0版本以上的Kafka。这里我们需要导入的依赖如下。
org.apache.flink
flink-connector-kafka
${flink.version}
代码如下:
package com.atguigu.source;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.connector.file.src.FileSource;
import org.apache.flink.connector.file.src.reader.TextLineInputFormat;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import java.time.Duration;
/**
* TODO
*
* @author cjp
* @version 1.0
*/
public class KafkaSourceDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// TODO 从Kafka读: 新Source架构
KafkaSource kafkaSource = KafkaSource.builder()
.setBootstrapServers("hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092") // 指定kafka节点的地址和端口
.setGroupId("atguigu") // 指定消费者组的id
.setTopics("topic_1") // 指定消费的 Topic
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema()) // 指定 反序列化器,这个是反序列化value
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest()) // flink消费kafka的策略
.build();
env
// .fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "kafkasource")
.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)), "kafkasource")
.print();
env.execute();
}
}
/**
* kafka消费者的参数:
* auto.reset.offsets
* earliest: 如果有offset,从offset继续消费; 如果没有offset,从 最早 消费
* latest : 如果有offset,从offset继续消费; 如果没有offset,从 最新 消费
*
* flink的kafkasource,offset消费策略:OffsetsInitializer,默认是 earliest
* earliest: 一定从 最早 消费
* latest : 一定从 最新 消费
*
*
*
*/
Flink从1.11开始提供了一个内置的DataGen 连接器,主要是用于生成一些随机数,用于在没有数据源的时候,进行流任务的测试以及性能测试等。1.17提供了新的Source写法,需要导入依赖:
org.apache.flink
flink-connector-datagen
${flink.version}
代码如下:
package com.atguigu.source;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.connector.source.util.ratelimit.RateLimiterStrategy;
import org.apache.flink.connector.datagen.source.DataGeneratorSource;
import org.apache.flink.connector.datagen.source.GeneratorFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
* TODO
*
* @author cjp
* @version 1.0
*/
public class DataGeneratorDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 如果有n个并行度, 最大值设为a
// 将数值 均分成 n份, a/n ,比如,最大100,并行度2,每个并行度生成50个
// 其中一个是 0-49,另一个50-99
env.setParallelism(2);
/**
* 数据生成器Source,四个参数:
* 第一个: GeneratorFunction接口,需要实现, 重写map方法, 输入类型固定是Long
* 第二个: long类型, 自动生成的数字序列(从0自增)的最大值(小于),达到这个值就停止了
* 第三个: 限速策略, 比如 每秒生成几条数据
* 第四个: 返回的类型
*/
DataGeneratorSource dataGeneratorSource = new DataGeneratorSource<>(
new GeneratorFunction() {
@Override
public String map(Long value) throws Exception {
return "Number:" + value;
}
},
100,
RateLimiterStrategy.perSecond(1),
Types.STRING
);
env
.fromSource(dataGeneratorSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "data-generator")
.print();
env.execute();
}
}
1)Flink的类型系统
Flink使用“类型信息”(TypeInformation)来统一表示数据类型。TypeInformation类是Flink中所有类型描述符的基类。它涵盖了类型的一些基本属性,并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。
2)Flink支持的数据类型
对于常见的Java和Scala数据类型,Flink都是支持的。Flink在内部,Flink对支持不同的类型进行了划分,这些类型可以在Types工具类中找到:
(1)基本类型
所有Java基本类型及其包装类,再加上Void、String、Date、BigDecimal和BigInteger。
(2)数组类型
包括基本类型数组(PRIMITIVE_ARRAY)和对象数组(OBJECT_ARRAY)。
(3)复合数据类型
(4)辅助类型
Option、Either、List、Map等。
(5)泛型类型(GENERIC)
Flink支持所有的Java类和Scala类。不过如果没有按照上面POJO类型的要求来定义,就会被Flink当作泛型类来处理。Flink会把泛型类型当作黑盒,无法获取它们内部的属性;它们也不是由Flink本身序列化的,而是由Kryo序列化的。
在这些类型中,元组类型和POJO类型最为灵活,因为它们支持创建复杂类型。而相比之下,POJO还支持在键(key)的定义中直接使用字段名,这会让我们的代码可读性大大增加。所以,在项目实践中,往往会将流处理程序中的元素类型定为Flink的POJO类型。
Flink对POJO类型的要求如下:
3)类型提示(Type Hints)
Flink还具有一个类型提取系统,可以分析函数的输入和返回类型,自动获取类型信息,从而获得对应的序列化器和反序列化器。但是,由于Java中泛型擦除的存在,在某些特殊情况下(比如Lambda表达式中),自动提取的信息是不够精细的——只告诉Flink当前的元素由“船头、船身、船尾”构成,根本无法重建出“大船”的模样;这时就需要显式地提供类型信息,才能使应用程序正常工作或提高其性能。
为了解决这类问题,Java API提供了专门的“类型提示”(type hints)。
回忆一下之前的word count流处理程序,我们在将String类型的每个词转换成(word, count)二元组后,就明确地用returns指定了返回的类型。因为对于map里传入的Lambda表达式,系统只能推断出返回的是Tuple2类型,而无法得到Tuple2
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
Flink还专门提供了TypeHint类,它可以捕获泛型的类型信息,并且一直记录下来,为运行时提供足够的信息。我们同样可以通过.returns()方法,明确地指定转换之后的DataStream里元素的类型。
returns(new TypeHint
数据源读入数据之后,我们就可以使用各种转换算子,将一个或多个DataStream转换为新的DataStream。
map是大家非常熟悉的大数据操作算子,主要用于将数据流中的数据进行转换,形成新的数据流。简单来说,就是一个“一一映射”,消费一个元素就产出一个元素。
我们只需要基于DataStream调用map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口MapFunction的实现;返回值类型还是DataStream,不过泛型(流中的元素类型)可能改变。
下面的代码用不同的方式,实现了提取WaterSensor中的id字段的功能。
public class TransMap {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource stream = env.fromElements(
new WaterSensor("sensor_1", 1, 1),
new WaterSensor("sensor_2", 2, 2)
);
// 方式一:传入匿名类,实现MapFunction
stream.map(new MapFunction() {
@Override
public String map(WaterSensor e) throws Exception {
return e.id;
}
}).print();
// 方式二:传入MapFunction的实现类
// stream.map(new UserMap()).print();
env.execute();
}
public static class UserMap implements MapFunction {
@Override
public String map(WaterSensor e) throws Exception {
return e.id;
}
}
}
上面代码中,MapFunction实现类的泛型类型,与输入数据类型和输出数据的类型有关。在实现MapFunction接口的时候,需要指定两个泛型,分别是输入事件和输出事件的类型,还需要重写一个map()方法,定义从一个输入事件转换为另一个输出事件的具体逻辑。
filter转换操作,顾名思义是对数据流执行一个过滤,通过一个布尔条件表达式设置过滤条件,对于每一个流内元素进行判断,若为true则元素正常输出,若为false则元素被过滤掉。
进行filter转换之后的新数据流的数据类型与原数据流是相同的。filter转换需要传入的参数需要实现FilterFunction接口,而FilterFunction内要实现filter()方法,就相当于一个返回布尔类型的条件表达式。
案例需求:下面的代码会将数据流中传感器id为sensor_1的数据过滤出来。
public class TransFilter {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource stream = env.fromElements(
new WaterSensor("sensor_1", 1, 1),
new WaterSensor("sensor_1", 2, 2),
new WaterSensor("sensor_2", 2, 2),
new WaterSensor("sensor_3", 3, 3)
);
// 方式一:传入匿名类实现FilterFunction
stream.filter(new FilterFunction() {
@Override
public boolean filter(WaterSensor e) throws Exception {
return e.id.equals("sensor_1");
}
}).print();
// 方式二:传入FilterFunction实现类
// stream.filter(new UserFilter()).print();
env.execute();
}
public static class UserFilter implements FilterFunction {
@Override
public boolean filter(WaterSensor e) throws Exception {
return e.id.equals("sensor_1");
}
}
}
flatMap操作又称为扁平映射,主要是将数据流中的整体(一般是集合类型)拆分成一个一个的个体使用。消费一个元素,可以产生0到多个元素。flatMap可以认为是“扁平化”(flatten)和“映射”(map)两步操作的结合,也就是先按照某种规则对数据进行打散拆分,再对拆分后的元素做转换处理。
同map一样,flatMap也可以使用Lambda表达式或者FlatMapFunction接口实现类的方式来进行传参,返回值类型取决于所传参数的具体逻辑,可以与原数据流相同,也可以不同。
案例需求:如果输入的数据是sensor_1,只打印vc;如果输入的数据是sensor_2,既打印ts又打印vc。
实现代码如下:
package com.atguigu.transfrom;
import com.atguigu.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* TODO 如果输入的数据是sensor_1,只打印vc;如果输入的数据是sensor_2,既打印ts又打印vc
*
* @author cjp
* @version 1.0
*/
public class FlatmapDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource sensorDS = env.fromElements(
new WaterSensor("s1", 1L, 1),
new WaterSensor("s1", 11L, 11),
new WaterSensor("s2", 2L, 2),
new WaterSensor("s3", 3L, 3)
);
/**
* TODO flatmap: 一进多出(包含0出)
* 对于s1的数据,一进一出
* 对于s2的数据,一进2出
* 对于s3的数据,一进0出(类似于过滤的效果)
*
* map怎么控制一进一出:
* =》 使用 return
*
* flatmap怎么控制的一进多出
* =》 通过 Collector来输出, 调用几次就输出几条
*
*
*/
SingleOutputStreamOperator flatmap = sensorDS.flatMap(new FlatMapFunction() {
@Override
public void flatMap(WaterSensor value, Collector out) throws Exception {
if ("s1".equals(value.getId())) {
// 如果是 s1,输出 vc
out.collect(value.getVc().toString());
} else if ("s2".equals(value.getId())) {
// 如果是 s2,分别输出ts和vc
out.collect(value.getTs().toString());
out.collect(value.getVc().toString());
}
}
});
flatmap.print();
env.execute();
}
}
计算的结果不仅依赖当前数据,还跟之前的数据有关,相当于要把所有数据聚在一起进行汇总合并——这就是所谓的“聚合”(Aggregation),类似于MapReduce中的reduce操作。
对于Flink而言,DataStream是没有直接进行聚合的API的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理,这样才能提高效率。所以在Flink中,要做聚合,需要先进行分区;这个操作就是通过keyBy来完成的。
keyBy是聚合前必须要用到的一个算子。keyBy通过指定键(key),可以将一条流从逻辑上划分成不同的分区(partitions)。这里所说的分区,其实就是并行处理的子任务。
基于不同的key,流中的数据将被分配到不同的分区中去;这样一来,所有具有相同的key的数据,都将被发往同一个分区。
在内部,是通过计算key的哈希值(hash code),对分区数进行取模运算来实现的。所以这里key如果是POJO的话,必须要重写hashCode()方法。
keyBy()方法需要传入一个参数,这个参数指定了一个或一组key。有很多不同的方法来指定key:比如对于Tuple数据类型,可以指定字段的位置或者多个位置的组合;对于POJO类型,可以指定字段的名称(String);另外,还可以传入Lambda表达式或者实现一个键选择器(KeySelector),用于说明从数据中提取key的逻辑。
我们可以以id作为key做一个分区操作,代码实现如下:
package com.atguigu.aggreagte;
import com.atguigu.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* TODO
*
* @author cjp
* @version 1.0
*/
public class KeybyDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(2);
DataStreamSource sensorDS = env.fromElements(
new WaterSensor("s1", 1L, 1),
new WaterSensor("s1", 11L, 11),
new WaterSensor("s2", 2L, 2),
new WaterSensor("s3", 3L, 3)
);
// 按照 id 分组
/**
* TODO keyby: 按照id分组
* 要点:
* 1、返回的是 一个 KeyedStream,键控流
* 2、keyby不是 转换算子, 只是对数据进行重分区, 不能设置并行度
* 3、分组 与 分区 的关系:
* 1) keyby是对数据分组,保证 相同key的数据 在同一个分区(子任务)
* 2) 分区: 一个子任务可以理解为一个分区,一个分区(子任务)中可以存在多个分组(key)
*/
KeyedStream sensorKS = sensorDS
.keyBy(new KeySelector() {
@Override
public String getKey(WaterSensor value) throws Exception {
return value.getId();
}
});
sensorKS.print();
env.execute();
}
}
需要注意的是,keyBy得到的结果将不再是DataStream,而是会将DataStream转换为KeyedStream。KeyedStream可以认为是“分区流”或者“键控流”,它是对DataStream按照key的一个逻辑分区,所以泛型有两个类型:除去当前流中的元素类型外,还需要指定key的类型。
KeyedStream也继承自DataStream,所以基于它的操作也都归属于DataStream API。但它跟之前的转换操作得到的SingleOutputStreamOperator不同,只是一个流的分区操作,并不是一个转换算子。KeyedStream是一个非常重要的数据结构,只有基于它才可以做后续的聚合操作(比如sum,reduce)。
有了按键分区的数据流KeyedStream,我们就可以基于它进行聚合操作了。Flink为我们内置实现了一些最基本、最简单的聚合API,主要有以下几种:
简单聚合算子使用非常方便,语义也非常明确。这些聚合方法调用时,也需要传入参数;但并不像基本转换算子那样需要实现自定义函数,只要说明聚合指定的字段就可以了。指定字段的方式有两种:指定位置,和指定名称。
对于元组类型的数据,可以使用这两种方式来指定字段。需要注意的是,元组中字段的名称,是以f0、f1、f2、…来命名的。
如果数据流的类型是POJO类,那么就只能通过字段名称来指定,不能通过位置来指定了。
package com.atguigu.aggreagte;
import com.atguigu.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
* TODO
*
* @author cjp
* @version 1.0
*/
public class SimpleAggregateDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource sensorDS = env.fromElements(
new WaterSensor("s1", 1L, 1),
new WaterSensor("s1", 11L, 11),
new WaterSensor("s2", 2L, 2),
new WaterSensor("s3", 3L, 3)
);
KeyedStream sensorKS = sensorDS
.keyBy(new KeySelector() {
@Override
public String getKey(WaterSensor value) throws Exception {
return value.getId();
}
});
/**
* TODO 简单聚合算子
* 1、 keyby之后才能调用
* 2、 分组内的聚合:对同一个key的数据进行聚合
*/
// 传位置索引的,适用于 Tuple类型,POJO不行
// SingleOutputStreamOperator result = sensorKS.sum(2);
// SingleOutputStreamOperator result = sensorKS.sum("vc");
/**
* max\maxby的区别: 同min
* max:只会取比较字段的最大值,非比较字段保留第一次的值
* maxby:取比较字段的最大值,同时非比较字段 取 最大值这条数据的值
*/
// SingleOutputStreamOperator result = sensorKS.max("vc");
// SingleOutputStreamOperator result = sensorKS.min("vc");
SingleOutputStreamOperator result = sensorKS.maxBy("vc");
// SingleOutputStreamOperator result = sensorKS.minby("vc");
result.print();
env.execute();
}
}
简单聚合算子返回的,同样是一个SingleOutputStreamOperator,也就是从KeyedStream又转换成了常规的DataStream。所以可以这样理解:keyBy和聚合是成对出现的,先分区、后聚合,得到的依然是一个DataStream。而且经过简单聚合之后的数据流,元素的数据类型保持不变。
一个聚合算子,会为每一个key保存一个聚合的值,在Flink中我们把它叫作“状态”(state)。所以每当有一个新的数据输入,算子就会更新保存的聚合结果,并发送一个带有更新后聚合值的事件到下游算子。对于无界流来说,这些状态是永远不会被清除的,所以我们使用聚合算子,应该只用在含有有限个key的数据流上。
reduce可以对已有的数据进行归约处理,把每一个新输入的数据和当前已经归约出来的值,再做一个聚合计算。
reduce操作也会将KeyedStream转换为DataStream。它不会改变流的元素数据类型,所以输出类型和输入类型是一样的。
package com.atguigu.aggreagte;
import com.atguigu.bean.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
* TODO
*
* @author cjp
* @version 1.0
*/
public class ReduceDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource sensorDS = env.fromElements(
new WaterSensor("s1", 1L, 1),
new WaterSensor("s1", 11L, 11),
new WaterSensor("s1", 21L, 21),
new WaterSensor("s2", 2L, 2),
new WaterSensor("s3", 3L, 3)
);
KeyedStream sensorKS = sensorDS
.keyBy(new KeySelector() {
@Override
public String getKey(WaterSensor value) throws Exception {
return value.getId();
}
});
/**
* TODO reduce:
* 1、keyby之后调用
* 2、输入类型 = 输出类型,类型不能变
* 3、每个key的第一条数据来的时候,不会执行reduce方法,存起来,直接输出
* 4、reduce方法中的两个参数
* value1: 之前的计算结果,存状态
* value2: 现在来的数据
*/
SingleOutputStreamOperator reduce = sensorKS.reduce(new ReduceFunction() {
@Override
public WaterSensor reduce(WaterSensor value1, WaterSensor value2) throws Exception {
System.out.println("value1=" + value1);
System.out.println("value2=" + value2);
return new WaterSensor(value1.id, value2.ts, value1.vc + value2.vc);
}
});
reduce.print();
env.execute();
}
}
调用KeyedStream的reduce方法时,需要传入一个参数,实现ReduceFunction接口。接口在源码中的定义如下:
public interface ReduceFunction extends Function, Serializable {
T reduce(T value1, T value2) throws Exception;
}
ReduceFunction接口里需要实现reduce()方法,这个方法接收两个输入事件,经过转换处理之后输出一个相同类型的事件。在流处理的底层实现过程中,实际上是将中间“合并的结果”作为任务的一个状态保存起来的;之后每来一个新的数据,就和之前的聚合状态进一步做归约。
我们可以单独定义一个函数类实现ReduceFunction接口,也可以直接传入一个匿名类。当然,同样也可以通过传入Lambda表达式实现类似的功能。
为了方便后续使用,定义一个WaterSensorMapFunction:
public class WaterSensorMapFunction implements MapFunction {
@Override
public WaterSensor map(String value) throws Exception {
String[] datas = value.split(",");
return new WaterSensor(datas[0],Long.valueOf(datas[1]) ,Integer.valueOf(datas[2]) );
}
}
案例:使用reduce实现max和maxBy的功能。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction())
.keyBy(WaterSensor::getId)
.reduce(new ReduceFunction()
{
@Override
public WaterSensor reduce(WaterSensor value1, WaterSensor value2) throws Exception {
System.out.println("Demo7_Reduce.reduce");
int maxVc = Math.max(value1.getVc(), value2.getVc());
//实现max(vc)的效果 取最大值,其他字段以当前组的第一个为主
//value1.setVc(maxVc);
//实现maxBy(vc)的效果 取当前最大值的所有字段
if (value1.getVc() > value2.getVc()){
value1.setVc(maxVc);
return value1;
}else {
value2.setVc(maxVc);
return value2;
}
}
})
.print();
env.execute();
reduce同简单聚合算子一样,也要针对每一个key保存状态。因为状态不会清空,所以我们需要将reduce算子作用在一个有限key的流上。
用户自定义函数(user-defined function,UDF),即用户可以根据自身需求,重新实现算子的逻辑。
用户自定义函数分为:函数类、匿名函数、富函数类。
Flink暴露了所有UDF函数的接口,具体实现方式为接口或者抽象类,例如MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction等。所以用户可以自定义一个函数类,实现对应的接口。
需求:用来从用户的点击数据中筛选包含“sensor_1”的内容:
方式一:实现FilterFunction接口
public class TransFunctionUDF {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource stream = env.fromElements(
new WaterSensor("sensor_1", 1, 1),
new WaterSensor("sensor_1", 2, 2),
new WaterSensor("sensor_2", 2, 2),
new WaterSensor("sensor_3", 3, 3)
);
DataStream filter = stream.filter(new UserFilter());
filter.print();
env.execute();
}
public static class UserFilter implements FilterFunction {
@Override
public boolean filter(WaterSensor e) throws Exception {
return e.id.equals("sensor_1");
}
}
}
方式二:通过匿名类来实现FilterFunction接口:
DataStream stream = stream.filter(new FilterFunction< WaterSensor>() {
@Override
public boolean filter(WaterSensor e) throws Exception {
return e.id.equals("sensor_1");
}
});
方式二的优化:为了类可以更加通用,我们还可以将用于过滤的关键字"home"抽象出来作为类的属性,调用构造方法时传进去。
DataStreamSource stream = env.fromElements(
new WaterSensor("sensor_1", 1, 1),
new WaterSensor("sensor_1", 2, 2),
new WaterSensor("sensor_2", 2, 2),
new WaterSensor("sensor_3", 3, 3)
);
DataStream stream = stream.filter(new FilterFunctionImpl("sensor_1"));
public static class FilterFunctionImpl implements FilterFunction {
private String id;
FilterFunctionImpl(String id) { this.id=id; }
@Override
public boolean filter(WaterSensor value) throws Exception {
return thid.id.equals(value.id);
}
}
方式三:采用匿名函数(Lambda)
public class TransFunctionUDF {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource stream = env.fromElements(
new WaterSensor("sensor_1", 1, 1),
new WaterSensor("sensor_1", 2, 2),
new WaterSensor("sensor_2", 2, 2),
new WaterSensor("sensor_3", 3, 3)
);
//map函数使用Lambda表达式,不需要进行类型声明
SingleOutputStreamOperator filter = stream.filter(sensor -> "sensor_1".equals(sensor.id));
filter.print();
env.execute();
}
}
“富函数类”也是DataStream API提供的一个函数类的接口,所有的Flink函数类都有其Rich版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。例如:RichMapFunction、RichFilterFunction、RichReduceFunction等。
与常规函数类的不同主要在于,富函数类可以获取运行环境的上下文,并拥有一些生命周期方法,所以可以实现更复杂的功能。
Rich Function有生命周期的概念。典型的生命周期方法有:
需要注意的是,这里的生命周期方法,对于一个并行子任务来说只会调用一次;而对应的,实际工作方法,例如RichMapFunction中的map(),在每条数据到来后都会触发一次调用。
来看一个例子说明:
package com.atguigu.transfrom;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
/**
* TODO
*
* @author cjp
* @version 1.0
*/
public class RichFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
env.setParallelism(2);
DataStreamSource source = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);
SingleOutputStreamOperator map = source.map(new RichMapFunction() {
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
System.out.println(
"子任务编号=" + getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()
+ ",子任务名称=" + getRuntimeContext().getTaskNameWithSubtasks()
+ ",调用open()");
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
System.out.println(
"子任务编号=" + getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()
+ ",子任务名称=" + getRuntimeContext().getTaskNameWithSubtasks()
+ ",调用close()");
}
@Override
public Integer map(String value) throws Exception {
return Integer.parseInt(value) + 1;
}
});
/**
* TODO RichXXXFunction: 富函数
* 1、多了生命周期管理方法:
* open(): 每个子任务,在启动时,调用一次
* close():每个子任务,在结束时,调用一次
* => 如果是flink程序异常挂掉,不会调用close
* => 如果是正常调用 cancel命令,可以close
* 2、多了一个 运行时上下文
* 可以获取一些运行时的环境信息,比如 子任务编号、名称、其他的.....
*/
// DataStreamSource source = env.fromElements(1, 2, 3, 4);
// SingleOutputStreamOperator map = source.map(new RichMapFunction() {
//
// @Override
// public void open(Configuration parameters) throws Exception {
// super.open(parameters);
// System.out.println(
// "子任务编号="+getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()
// +",子任务名称="+getRuntimeContext().getTaskNameWithSubtasks()
// +",调用open()");
// }
//
// @Override
// public void close() throws Exception {
// super.close();
// System.out.println(
// "子任务编号="+getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask()
// +",子任务名称="+getRuntimeContext().getTaskNameWithSubtasks()
// +",调用close()");
// }
//
// @Override
// public Integer map(Integer value) throws Exception {
// return value + 1;
// }
// });
map.print();
env.execute();
}
}
常见的物理分区策略有:随机分配(Random)、轮询分配(Round-Robin)、重缩放(Rescale)和广播(Broadcast)。
最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用DataStream的.shuffle()方法,将数据随机地分配到下游算子的并行任务中去。
随机分区服从均匀分布(uniform distribution),所以可以把流中的数据随机打乱,均匀地传递到下游任务分区。因为是完全随机的,所以对于同样的输入数据, 每次执行得到的结果也不会相同。
经过随机分区之后,得到的依然是一个DataStream。
我们可以做个简单测试:将数据读入之后直接打印到控制台,将输出的并行度设置为2,中间经历一次shuffle。执行多次,观察结果是否相同。
public class ShuffleExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(2);
DataStreamSource stream = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);;
stream.shuffle().print()
env.execute();
}
}
轮询,简单来说就是“发牌”,按照先后顺序将数据做依次分发。通过调用DataStream的.rebalance()方法,就可以实现轮询重分区。rebalance使用的是Round-Robin负载均衡算法,可以将输入流数据平均分配到下游的并行任务中去。
stream.rebalance()
重缩放分区和轮询分区非常相似。当调用rescale()方法时,其实底层也是使用Round-Robin算法进行轮询,但是只会将数据轮询发送到下游并行任务的一部分中。rescale的做法是分成小团体,发牌人只给自己团体内的所有人轮流发牌。
stream.rescale()
这种方式其实不应该叫做“重分区”,因为经过广播之后,数据会在不同的分区都保留一份,可能进行重复处理。可以通过调用DataStream的broadcast()方法,将输入数据复制并发送到下游算子的所有并行任务中去。
stream.broadcast()
全局分区也是一种特殊的分区方式。这种做法非常极端,通过调用.global()方法,会将所有的输入流数据都发送到下游算子的第一个并行子任务中去。这就相当于强行让下游任务并行度变成了1,所以使用这个操作需要非常谨慎,可能对程序造成很大的压力。
stream.global()
当Flink提供的所有分区策略都不能满足用户的需求时,我们可以通过使用partitionCustom()方法来自定义分区策略。
1)自定义分区器
public class MyPartitioner implements Partitioner {
@Override
public int partition(String key, int numPartitions) {
return Integer.parseInt(key) % numPartitions;
}
}
2)使用自定义分区
public class PartitionCustomDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
env.setParallelism(2);
DataStreamSource socketDS = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);
DataStream myDS = socketDS
.partitionCustom(
new MyPartitioner(),
value -> value);
myDS.print();
env.execute();
}
}
所谓“分流”,就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream,定义一些筛选条件,将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。
其实根据条件筛选数据的需求,本身非常容易实现:只要针对同一条流多次独立调用.filter()方法进行筛选,就可以得到拆分之后的流了。
案例需求:读取一个整数数字流,将数据流划分为奇数流和偶数流。
代码实现:
public class SplitStreamByFilter {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
SingleOutputStreamOperator ds = env.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(Integer::valueOf);
//将ds 分为两个流 ,一个是奇数流,一个是偶数流
//使用filter 过滤两次
SingleOutputStreamOperator ds1 = ds.filter(x -> x % 2 == 0);
SingleOutputStreamOperator ds2 = ds.filter(x -> x % 2 == 1);
ds1.print("偶数");
ds2.print("奇数");
env.execute();
}
}
这种实现非常简单,但代码显得有些冗余——我们的处理逻辑对拆分出的三条流其实是一样的,却重复写了三次。而且这段代码背后的含义,是将原始数据流stream复制三份,然后对每一份分别做筛选;这明显是不够高效的。我们自然想到,能不能不用复制流,直接用一个算子就把它们都拆分开呢?
关于处理函数中侧输出流的用法,我们已经在7.5节做了详细介绍。简单来说,只需要调用上下文ctx的.output()方法,就可以输出任意类型的数据了。而侧输出流的标记和提取,都离不开一个“输出标签”(OutputTag),指定了侧输出流的id和类型。
代码实现:将WaterSensor按照Id类型进行分流。
public class SplitStreamByOutputTag {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
SingleOutputStreamOperator ds = env.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction());
OutputTag s1 = new OutputTag<>("s1", Types.POJO(WaterSensor.class)){};
OutputTag s2 = new OutputTag<>("s2", Types.POJO(WaterSensor.class)){};
//返回的都是主流
SingleOutputStreamOperator ds1 = ds.process(new ProcessFunction()
{
@Override
public void processElement(WaterSensor value, Context ctx, Collector out) throws Exception {
if ("s1".equals(value.getId())) {
ctx.output(s1, value);
} else if ("s2".equals(value.getId())) {
ctx.output(s2, value);
} else {
//主流
out.collect(value);
}
}
});
ds1.print("主流,非s1,s2的传感器");
SideOutputDataStream s1DS = ds1.getSideOutput(s1);
SideOutputDataStream s2DS = ds1.getSideOutput(s2);
s1DS.printToErr("s1");
s2DS.printToErr("s2");
env.execute();
}
}
在实际应用中,我们经常会遇到来源不同的多条流,需要将它们的数据进行联合处理。所以Flink中合流的操作会更加普遍,对应的API也更加丰富。
最简单的合流操作,就是直接将多条流合在一起,叫作流的“联合”(union)。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同,合并之后的新流会包括所有流中的元素,数据类型不变。
在代码中,我们只要基于DataStream直接调用.union()方法,传入其他DataStream作为参数,就可以实现流的联合了;得到的依然是一个DataStream:
stream1.union(stream2, stream3, ...)
注意:union()的参数可以是多个DataStream,所以联合操作可以实现多条流的合并。
代码实现:我们可以用下面的代码做一个简单测试:
public class UnionExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
DataStreamSource ds1 = env.fromElements(1, 2, 3);
DataStreamSource ds2 = env.fromElements(2, 2, 3);
DataStreamSource ds3 = env.fromElements("2", "2", "3");
ds1.union(ds2,ds3.map(Integer::valueOf))
.print();
env.execute();
}
}
流的联合虽然简单,不过受限于数据类型不能改变,灵活性大打折扣,所以实际应用较少出现。除了联合(union),Flink还提供了另外一种方便的合流操作——连接(connect)。
1)连接流(ConnectedStreams)\
代码实现:需要分为两步:首先基于一条DataStream调用.connect()方法,传入另外一条DataStream作为参数,将两条流连接起来,得到一个ConnectedStreams;然后再调用同处理方法得到DataStream。这里可以的调用的同处理方法有.map()/.flatMap(),以及.process()方法。
public class ConnectDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// DataStreamSource source1 = env.fromElements(1, 2, 3);
// DataStreamSource source2 = env.fromElements("a", "b", "c");
SingleOutputStreamOperator source1 = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(i -> Integer.parseInt(i));
DataStreamSource source2 = env.socketTextStream("hadoop102", 8888);
/**
* TODO 使用 connect 合流
* 1、一次只能连接 2条流
* 2、流的数据类型可以不一样
* 3、 连接后可以调用 map、flatmap、process来处理,但是各处理各的
*/
ConnectedStreams connect = source1.connect(source2);
SingleOutputStreamOperator result = connect.map(new CoMapFunction() {
@Override
public String map1(Integer value) throws Exception {
return "来源于数字流:" + value.toString();
}
@Override
public String map2(String value) throws Exception {
return "来源于字母流:" + value;
}
});
result.print();
env.execute(); }
}
上面的代码中,ConnectedStreams有两个类型参数,分别表示内部包含的两条流各自的数据类型;由于需要“一国两制”,因此调用.map()方法时传入的不再是一个简单的MapFunction,而是一个CoMapFunction,表示分别对两条流中的数据执行map操作。这个接口有三个类型参数,依次表示第一条流、第二条流,以及合并后的流中的数据类型。需要实现的方法也非常直白:.map1()就是对第一条流中数据的map操作,.map2()则是针对第二条流。
2)CoProcessFunction
与CoMapFunction类似,如果是调用.map()就需要传入一个CoMapFunction,需要实现map1()、map2()两个方法;而调用.process()时,传入的则是一个CoProcessFunction。它也是“处理函数”家族中的一员,用法非常相似。它需要实现的就是processElement1()、processElement2()两个方法,在每个数据到来时,会根据来源的流调用其中的一个方法进行处理。
值得一提的是,ConnectedStreams也可以直接调用.keyBy()进行按键分区的操作,得到的还是一个ConnectedStreams:
connectedStreams.keyBy(keySelector1, keySelector2);
这里传入两个参数keySelector1和keySelector2,是两条流中各自的键选择器;当然也可以直接传入键的位置值(keyPosition),或者键的字段名(field),这与普通的keyBy用法完全一致。ConnectedStreams进行keyBy操作,其实就是把两条流中key相同的数据放到了一起,然后针对来源的流再做各自处理,这在一些场景下非常有用。
案例需求:连接两条流,输出能根据id匹配上的数据(类似inner join效果)
public class ConnectKeybyDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(2);
DataStreamSource> source1 = env.fromElements(
Tuple2.of(1, "a1"),
Tuple2.of(1, "a2"),
Tuple2.of(2, "b"),
Tuple2.of(3, "c")
);
DataStreamSource> source2 = env.fromElements(
Tuple3.of(1, "aa1", 1),
Tuple3.of(1, "aa2", 2),
Tuple3.of(2, "bb", 1),
Tuple3.of(3, "cc", 1)
);
ConnectedStreams, Tuple3> connect = source1.connect(source2);
// 多并行度下,需要根据 关联条件 进行keyby,才能保证key相同的数据到一起去,才能匹配上
ConnectedStreams, Tuple3> connectKey = connect.keyBy(s1 -> s1.f0, s2 -> s2.f0);
SingleOutputStreamOperator result = connectKey.process(
new CoProcessFunction, Tuple3, String>() {
// 定义 HashMap,缓存来过的数据,key=id,value=list<数据>
Map>> s1Cache = new HashMap<>();
Map>> s2Cache = new HashMap<>();
@Override
public void processElement1(Tuple2 value, Context ctx, Collector out) throws Exception {
Integer id = value.f0;
// TODO 1.来过的s1数据,都存起来
if (!s1Cache.containsKey(id)) {
// 1.1 第一条数据,初始化 value的list,放入 hashmap
List> s1Values = new ArrayList<>();
s1Values.add(value);
s1Cache.put(id, s1Values);
} else {
// 1.2 不是第一条,直接添加到 list中
s1Cache.get(id).add(value);
}
//TODO 2.根据id,查找s2的数据,只输出 匹配上 的数据
if (s2Cache.containsKey(id)) {
for (Tuple3 s2Element : s2Cache.get(id)) {
out.collect("s1:" + value + "<--------->s2:" + s2Element);
}
}
}
@Override
public void processElement2(Tuple3 value, Context ctx, Collector out) throws Exception {
Integer id = value.f0;
// TODO 1.来过的s2数据,都存起来
if (!s2Cache.containsKey(id)) {
// 1.1 第一条数据,初始化 value的list,放入 hashmap
List> s2Values = new ArrayList<>();
s2Values.add(value);
s2Cache.put(id, s2Values);
} else {
// 1.2 不是第一条,直接添加到 list中
s2Cache.get(id).add(value);
}
//TODO 2.根据id,查找s1的数据,只输出 匹配上 的数据
if (s1Cache.containsKey(id)) {
for (Tuple2 s1Element : s1Cache.get(id)) {
out.collect("s1:" + s1Element + "<--------->s2:" + value);
}
}
}
});
result.print();
env.execute();
}
}
Flink作为数据处理框架,最终还是要把计算处理的结果写入外部存储,为外部应用提供支持。
Flink的DataStream API专门提供了向外部写入数据的方法:addSink。与addSource类似,addSink方法对应着一个“Sink”算子,主要就是用来实现与外部系统连接、并将数据提交写入的;Flink程序中所有对外的输出操作,一般都是利用Sink算子完成的。
Flink1.12以前,Sink算子的创建是通过调用DataStream的.addSink()方法实现的。
stream.addSink(new SinkFunction(…));
addSink方法同样需要传入一个参数,实现的是SinkFunction接口。在这个接口中只需要重写一个方法invoke(),用来将指定的值写入到外部系统中。这个方法在每条数据记录到来时都会调用。
Flink1.12开始,同样重构了Sink架构,
stream.sinkTo(…)
当然,Sink多数情况下同样并不需要我们自己实现。之前我们一直在使用的print方法其实就是一种Sink,它表示将数据流写入标准控制台打印输出。Flink官方为我们提供了一部分的框架的Sink连接器。如下图所示,列出了Flink官方目前支持的第三方系统连接器:
我们可以看到,像Kafka之类流式系统,Flink提供了完美对接,source/sink两端都能连接,可读可写;而对于Elasticsearch、JDBC等数据存储系统,则只提供了输出写入的sink连接器。
除Flink官方之外,Apache Bahir框架,也实现了一些其他第三方系统与Flink的连接器。
Flink专门提供了一个流式文件系统的连接器:FileSink,为批处理和流处理提供了一个统一的Sink,它可以将分区文件写入Flink支持的文件系统。
FileSink支持行编码(Row-encoded)和批量编码(Bulk-encoded)格式。这两种不同的方式都有各自的构建器(builder),可以直接调用FileSink的静态方法:
示例:
public class SinkFile {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 每个目录中,都有 并行度个数的 文件在写入
env.setParallelism(2);
// 必须开启checkpoint,否则一直都是 .inprogress
env.enableCheckpointing(2000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
DataGeneratorSource dataGeneratorSource = new DataGeneratorSource<>(
new GeneratorFunction() {
@Override
public String map(Long value) throws Exception {
return "Number:" + value;
}
},
Long.MAX_VALUE,
RateLimiterStrategy.perSecond(1000),
Types.STRING
);
DataStreamSource dataGen = env.fromSource(dataGeneratorSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "data-generator");
// 输出到文件系统
FileSink fieSink = FileSink
// 输出行式存储的文件,指定路径、指定编码
.forRowFormat(new Path("f:/tmp"), new SimpleStringEncoder<>("UTF-8"))
// 输出文件的一些配置: 文件名的前缀、后缀
.withOutputFileConfig(
OutputFileConfig.builder()
.withPartPrefix("atguigu-")
.withPartSuffix(".log")
.build()
)
// 按照目录分桶:如下,就是每个小时一个目录
.withBucketAssigner(new DateTimeBucketAssigner<>("yyyy-MM-dd HH", ZoneId.systemDefault()))
// 文件滚动策略: 1分钟 或 1m
.withRollingPolicy(
DefaultRollingPolicy.builder()
.withRolloverInterval(Duration.ofMinutes(1))
.withMaxPartSize(new MemorySize(1024*1024))
.build()
)
.build();
dataGen.sinkTo(fieSink);
env.execute();
}
}
(1)添加Kafka 连接器依赖
由于我们已经测试过从Kafka数据源读取数据,连接器相关依赖已经引入,这里就不重复介绍了。
(2)启动Kafka集群
(3)编写输出到Kafka的示例代码
输出无key的record:
public class SinkKafka {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
// 如果是精准一次,必须开启checkpoint(后续章节介绍)
env.enableCheckpointing(2000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777);
/**
* Kafka Sink:
* TODO 注意:如果要使用 精准一次 写入Kafka,需要满足以下条件,缺一不可
* 1、开启checkpoint(后续介绍)
* 2、设置事务前缀
* 3、设置事务超时时间: checkpoint间隔 < 事务超时时间 < max的15分钟
*/
KafkaSink kafkaSink = KafkaSink.builder()
// 指定 kafka 的地址和端口
.setBootstrapServers("hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092")
// 指定序列化器:指定Topic名称、具体的序列化
.setRecordSerializer(
KafkaRecordSerializationSchema.builder()
.setTopic("ws")
.setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
.build()
)
// 写到kafka的一致性级别: 精准一次、至少一次
.setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
// 如果是精准一次,必须设置 事务的前缀
.setTransactionalIdPrefix("atguigu-")
// 如果是精准一次,必须设置 事务超时时间: 大于checkpoint间隔,小于 max 15分钟
.setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, 10*60*1000+"")
.build();
sensorDS.sinkTo(kafkaSink);
env.execute();
}
}
自定义序列化器,实现带key的record:
public class SinkKafkaWithKey {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env.enableCheckpointing(2000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());
SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777);
/**
* 如果要指定写入kafka的key,可以自定义序列化器:
* 1、实现 一个接口,重写 序列化 方法
* 2、指定key,转成 字节数组
* 3、指定value,转成 字节数组
* 4、返回一个 ProducerRecord对象,把key、value放进去
*/
KafkaSink kafkaSink = KafkaSink.builder()
.setBootstrapServers("hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092")
.setRecordSerializer(
new KafkaRecordSerializationSchema() {
@Nullable
@Override
public ProducerRecord serialize(String element, KafkaSinkContext context, Long timestamp) {
String[] datas = element.split(",");
byte[] key = datas[0].getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
byte[] value = element.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
return new ProducerRecord<>("ws", key, value);
}
}
)
.setDeliveryGuarantee(DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE)
.setTransactionalIdPrefix("atguigu-")
.setProperty(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, 10 * 60 * 1000 + "")
.build();
sensorDS.sinkTo(kafkaSink);
env.execute();
}
}
(4)运行代码,在Linux主机启动一个消费者,查看是否收到数据
[atguigu@hadoop102 ~]$
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic ws
写入数据的MySQL的测试步骤如下。
(1)添加依赖
添加MySQL驱动:
mysql
mysql-connector-java
8.0.27
官方还未提供flink-connector-jdbc的1.17.0的正式依赖,暂时从apache snapshot仓库下载,pom文件中指定仓库路径:
apache-snapshots
apache snapshots
https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/
添加依赖:
org.apache.flink
flink-connector-jdbc
1.17-SNAPSHOT
如果不生效,还需要修改本地maven的配置文件,mirrorOf中添加如下标红内容:
aliyunmaven
*,!apache-snapshots
阿里云公共仓库
https://maven.aliyun.com/repository/public
(2)启动MySQL,在test库下建表ws
mysql>
CREATE TABLE `ws` (
`id` varchar(100) NOT NULL,
`ts` bigint(20) DEFAULT NULL,
`vc` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
(3)编写输出到MySQL的示例代码
public class SinkMySQL {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction());
/**
* TODO 写入mysql
* 1、只能用老的sink写法: addsink
* 2、JDBCSink的4个参数:
* 第一个参数: 执行的sql,一般就是 insert into
* 第二个参数: 预编译sql, 对占位符填充值
* 第三个参数: 执行选项 ---》 攒批、重试
* 第四个参数: 连接选项 ---》 url、用户名、密码
*/
SinkFunction jdbcSink = JdbcSink.sink(
"insert into ws values(?,?,?)",
new JdbcStatementBuilder() {
@Override
public void accept(PreparedStatement preparedStatement, WaterSensor waterSensor) throws SQLException {
//每收到一条WaterSensor,如何去填充占位符
preparedStatement.setString(1, waterSensor.getId());
preparedStatement.setLong(2, waterSensor.getTs());
preparedStatement.setInt(3, waterSensor.getVc());
}
},
JdbcExecutionOptions.builder()
.withMaxRetries(3) // 重试次数
.withBatchSize(100) // 批次的大小:条数
.withBatchIntervalMs(3000) // 批次的时间
.build(),
new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder()
.withUrl("jdbc:mysql://hadoop102:3306/test?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8")
.withUsername("root")
.withPassword("000000")
.withConnectionCheckTimeoutSeconds(60) // 重试的超时时间
.build()
);
sensorDS.addSink(jdbcSink);
env.execute();
}
}
如果我们想将数据存储到我们自己的存储设备中,而Flink并没有提供可以直接使用的连接器,就只能自定义Sink进行输出了。与Source类似,Flink为我们提供了通用的SinkFunction接口和对应的RichSinkDunction抽象类,只要实现它,通过简单地调用DataStream的.addSink()方法就可以自定义写入任何外部存储。
stream.addSink(new MySinkFunction
在实现SinkFunction的时候,需要重写的一个关键方法invoke(),在这个方法中我们就可以实现将流里的数据发送出去的逻辑。
这种方式比较通用,对于任何外部存储系统都有效;不过自定义Sink想要实现状态一致性并不容易,所以一般只在没有其它选择时使用。实际项目中用到的外部连接器Flink官方基本都已实现,而且在不断地扩充,因此自定义的场景并不常见。